作者在尝试多个GAN模型时遇到loss为NaN的问题，经更换电脑和对比底层代码发现，问题源于不同版本的package。调整所有代码到同一兼容版本后，所有GAN模型都能正常运行。
跑了好几个GAN模型，一运行loss就巨大，几次epoch后就变NaN，或者直接就爆掉
有人说loss为nan是因为里面有log出问题了，但我想着文章里给的代码肯定得是能跑的啊
后来换了个电脑，重新把cyclegan的源码跑了一下，又完全好了
震惊！
后来我对比了一下底层，发现能跑通的这个跟其他的连conv2d的底层都不一样，所以判断是package的版本不一样
于是我把所有其他GAN代码的环境都变成能跑通的这个
其他的GAN也就都能跑通了
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